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Enregistrement W4401974963 · doi:10.3390/curroncol31080354

Appropriateness of Imaging for Low-Risk Prostate Cancer—Real World Data from the Pennsylvania Urologic Regional Collaboration (PURC)

2024· article· en· W4401974963 sur OpenAlexvenueno aff
Raidizon Mercedes, Dennis Head, E. G. Zook, Eric Eidelman, Jeffrey Tomaszewski, Serge Ginzburg, Robert G. Uzzo, Marc C. Smaldone, John Danella, Thomas J. Guzzo, Daniel Lee, Laurence Belkoff, Jeffrey Walker, Adam C. Reese, Mihir Shah, Bruce L. Jacobs, Jay D. Raman

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerProstateRadiologyGuidelineCancerMagnetic resonance imagingMedical physicsInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imaging for prostate cancer defines the extent of disease. Guidelines recommend against imaging low-risk prostate cancer patients with a computed tomography (CT) scan or bone scan due to the low probability of metastasis. We reviewed imaging performed for men diagnosed with low-risk prostate cancer across the Pennsylvania Urologic Regional Collaborative (PURC), a physician-led data sharing and quality improvement collaborative. The data of 10 practices were queried regarding the imaging performed in men diagnosed with prostate cancer from 2015 to 2022. The cohort included 13,122 patients with 3502 (27%) low-risk, 2364 (18%) favorable intermediate-risk, 3585 (27%) unfavorable intermediate-risk, and 3671 (28%) high-risk prostate cancer, based on the AUA guidelines. Amongst the low-risk patients, imaging utilization included pelvic MRI (59.7%), bone scan (17.8%), CT (16.0%), and PET-based imaging (0.5%). Redundant imaging occurred in 1022 patients (29.2%). There was variability among the PURC sites for imaging used in the low-risk patients, and iterative education reduced the need for CT and bone scans. Approximately 15% of low-risk patients had staging imaging performed using either a CT or bone scan, and redundant imaging occurred in almost one-third of men. Such data underscore the need for continued guideline-based education to optimize the stewardship of resources and reduce unnecessary costs to the healthcare system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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